
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go


url = "./data_second_semestre_option.csv" # Lien du dataset

df = pd.read_csv(url, sep=";") # les séparateurs peuvent être différents selon les fichiers .csv, mais ici il y a des ',' dans les titres des colonnes, alors il faut bien préciser qu'on sépare les colonnes grâce aux ';'


lycees = df["Lycée de provenance"][1:]

lycees.head()

1         Clémanceau, Nantes
2           Faidherbe, Lille
3         Saint-Louis, Paris
4    Janson de Sailly, Paris
5           Descartes, Tours
Name: Lycée de provenance, dtype: object


for i in range(df.shape[1]):
  print(f"{i} : {df.columns[i]} {df.loc[0][i]}")

0 : Lycée de provenance nan
1 : Unnamed: 1 TOTAL
2 : En premier lieu, quelles sont à votre connaissance les filières disponibles dans votre lycée directement en choisisant l'option SI au second semestre ? BCPST
3 : Unnamed: 3 MP (option SI)
4 : Unnamed: 4 MP (option Info)
5 : Unnamed: 5 MPI
6 : Unnamed: 6 PC
7 : Unnamed: 7 PSI
8 : En premier lieu, quelles sont à votre connaissance les filières disponibles dans votre lycée directement en choisisant l'option SI au second semestre ? (pourcentage par établissemnt) BCPST
9 : Unnamed: 9 MP (option SI)
10 : Unnamed: 10 MP (option Info)
11 : Unnamed: 11 MPI
12 : Unnamed: 12 PC
13 : Unnamed: 13 PSI
14 : Même question pour l'option informatique BCPST
15 : Unnamed: 15 MP (option SI)
16 : Unnamed: 16 MP (option Info)
17 : Unnamed: 17 MPI
18 : Unnamed: 18 PC
19 : Unnamed: 19 PSI
20 : Même question pour l'option informatique (pourcentage) BCPST
21 : Unnamed: 21 MP (option SI)
22 : Unnamed: 22 MP (option Info)
23 : Unnamed: 23 MPI
24 : Unnamed: 24 PC
25 : Unnamed: 25 PSI
26 : Quel est votre ressenti par rapport à l'information donné par votre lycée quant aux choix d'option ? Très satisfaisant
27 : Unnamed: 27 Satisfaisant
28 : Unnamed: 28 Neutre
29 : Unnamed: 29 Insatisfaisant
30 : Unnamed: 30 Très insatisfaisant
31 : Quel est votre ressenti par rapport à l'information donné par votre lycée quant aux choix d'option ? (pourcentage) Très satisfaisant
32 : Unnamed: 32 Satisfaisant
33 : Unnamed: 33 Neutre
34 : Unnamed: 34 Insatisfaisant
35 : Unnamed: 35 Très insatisfaisant
36 : D'après vous quelle est la part de spécialité Maths/Physique dans votre classe ? nan
37 : D'après vous quelle est la part de spécialité Maths/NSI dans votre classe ? nan
38 : D'après vous quelle sera la part d'option Informatique dans votre classe ? nan
39 : D'après vous, si votre lycée impose un quota maximal pour l'option SI quel sera-t-il? nan
40 : À la rentrée 2022, quelle type de classe MPI ouvrira dans votre lycée ? Étoilé
41 : Unnamed: 41 Non-Étoilé
42 : Unnamed: 42 Demi-Étoilé (une seule classe mais deux groupes dont l'un sera annoté MPI étoile)
43 : Unnamed: 43 Je ne sais pas
44 : Unnamed: 44 Non Applicable
45 : À la rentrée 2022, quelle type de classe MPI ouvrira dans votre lycée ? (pourcentage par lycée) Étoilé
46 : Unnamed: 46 Non-Étoilé
47 : Unnamed: 47 Demi-Étoilé (une seule classe mais deux groupes dont l'un sera annoté MPI étoile)
48 : Unnamed: 48 Je ne sais pas
49 : Unnamed: 49 Non Applicable
50 : Quel est votre genre ? Homme
51 : Unnamed: 51 Femme
52 : Unnamed: 52 Autre
53 : Unnamed: 53 Ne souhaite pas se prononcer
54 : Quel est votre genre ? (pourcentage par établissement) Homme
55 : Unnamed: 55 Femme
56 : Unnamed: 56 Autre
57 : Unnamed: 57 Ne souhaite pas se prononcer
58 : Quelles étaient vos spécialités en Terminale ? Mathématiques
59 : Unnamed: 59 Physique-Chimie
60 : Unnamed: 60 NSI
61 : Unnamed: 61 Arts
62 : Unnamed: 62 LCA
63 : Unnamed: 63 HLP
64 : Unnamed: 64 HGP
65 : Unnamed: 65 LCE / LCR
66 : Unnamed: 66 SVT
67 : Unnamed: 67 SI
68 : Unnamed: 68 SES
69 : Unnamed: 69 Biologie
70 : Quelles étaient vos spécialités en Terminale ? (pourcentage par établissement) Mathématiques
71 : Unnamed: 71 Physique-Chimie
72 : Unnamed: 72 NSI
73 : Unnamed: 73 SI
74 : Unnamed: 74 Autres
75 : Avez vous bénéficié d'un dispositif "3eme spécialité" en Terminale ? Si oui, laquelle ? Mathématiques
76 : Unnamed: 76 Physique-Chimie
77 : Unnamed: 77 NSI
78 : Unnamed: 78 Autres (non implémenté)
79 : Unnamed: 79 Non
80 : Quelles étaient vos spécialités en Première ? Mathématiques
81 : Unnamed: 81 Physique-Chimie
82 : Unnamed: 82 NSI
83 : Unnamed: 83 Arts
84 : Unnamed: 84 LCA
85 : Unnamed: 85 HLP
86 : Unnamed: 86 HGP
87 : Unnamed: 87 LCE / LCR
88 : Unnamed: 88 SVT
89 : Unnamed: 89 SI
90 : Unnamed: 90 SES
91 : Unnamed: 91 Biologie
92 : Quelles étaient vos spécialités en Première ? (pourcentage par établissement) Mathématiques
93 : Unnamed: 93 Physique-Chimie
94 : Unnamed: 94 NSI
95 : Unnamed: 95 SI
96 : Unnamed: 96 Autres
97 : Sur une échelle de 0 à 10, vous êtes un ../10 en Informatique (la matière) ? nan
98 : Sur une échelle de 0 à 10, vous êtes un ../10 en Science de l'Ingénieur (la matière) ? nan
99 : Pourquoi vous êtes vous inscrit en MP2I ? J'aimais les Maths
100 : Unnamed: 100 J'aimais la Physique
101 : Unnamed: 101 J'aimais l'Informatique théorique
102 : Unnamed: 102 J'aimais l'Informatique pratique
103 : Unnamed: 103 Je fais de l'informatique depuis si longtemps que c'était une évidence
104 : Unnamed: 104 J'aimais pas la Chimie
105 : Unnamed: 105 Je ne souhaitais pas me professionaliser tout de suite
106 : Unnamed: 106 Je voulais intégrer une École d'Ingénieur
107 : Unnamed: 107 Je voulais intégrer une Grande École (X,ENS,...)
108 : Unnamed: 108 Je voulais aller en MPSI mais ainsi va la vie
109 : Unnamed: 109 J'avais accepté un voeu au hasard sur Parcoursup
110 : Unnamed: 110 J'avais fait un voeu au hasard sur Parcoursup
111 : Unnamed: 111 Je ne savais pas quoi faire d'autre
112 : Unnamed: 112 Autre(s)
113 : Pourquoi vous êtes vous inscrit en MP2I ? (pourcentage par établissement) J'aimais les Maths
114 : Unnamed: 114 J'aimais la Physique
115 : Unnamed: 115 J'aimais l'Informatique théorique
116 : Unnamed: 116 J'aimais l'Informatique pratique
117 : Unnamed: 117 Je fais de l'informatique depuis si longtemps que c'était une évidence
118 : Unnamed: 118 J'aimais pas la Chimie
119 : Unnamed: 119 Je ne souhaitais pas me professionaliser tout de suite
120 : Unnamed: 120 Je voulais intégrer une Grande École d'Ingénieur
121 : Unnamed: 121 Je voulais intégrer une Grande École (X,ENS,...)
122 : Unnamed: 122 Je voulais aller en MPSI mais ainsi va la vie
123 : Unnamed: 123 J'avais accepté un voeu au hasard sur Parcoursup
124 : Unnamed: 124 J'avais fait un voeu au hasard sur Parcoursup
125 : Unnamed: 125 Je ne savais pas quoi faire d'autre
126 : Unnamed: 126 Autre(s)
127 : Quelle option allez vous suivre au second semestre ? Informatique
128 : Unnamed: 128 Science de l'Ingénieur
129 : Unnamed: 129 La FAC m'aura avant
130 : Unnamed: 130 Je ne sais pas encore
131 : Quelle option allez vous suivre au second semestre ? (pourcentage par établissement) Informatique
132 : Unnamed: 132 Science de l'Ingénieur
133 : Unnamed: 133 La FAC m'aura avant
134 : Unnamed: 134 Je ne sais pas encore
135 : Pourquoi avoir choisi cette option ? C'était ça ou rien
136 : Unnamed: 136 Ça me plaisait beaucoup plus que l'autre
137 : Unnamed: 137 Je souhaitais absolument la filière qui en découle
138 : Unnamed: 138 Ça correspond bien plus à mes projets pour les concours
139 : Unnamed: 139 J'ai joué stratégique pour les concours (car je serais ainsi un des seuls intéressés par les écoles que je souhaite dans cette filière)
140 : Unnamed: 140 L'administration et/ou l'équipe enseignante m'a forcé la main
141 : Unnamed: 141 J'ai subi des pressions
142 : Unnamed: 142 Pile ou face
143 : Unnamed: 143 C'était la seule proposée
144 : Unnamed: 144 Autre(s)
145 : Pourquoi avoir choisi cette option ? (pourcentage par établissement) C'était ça ou rien
146 : Unnamed: 146 Ça me plaisait beaucoup plus que l'autre
147 : Unnamed: 147 Je souhaitais absolument la filière qui en découle
148 : Unnamed: 148 Ça correspond bien plus à mes projets pour les concours
149 : Unnamed: 149 J'ai joué stratégique pour les concours (car je serais ainsi un des seuls intéressés par les écoles que je souhaite dans cette filière)
150 : Unnamed: 150 L'administration et/ou l'équipe enseignante m'a forcé la main
151 : Unnamed: 151 J'ai subi des pressions
152 : Unnamed: 152 Pile ou face
153 : Unnamed: 153 C'était la seule proposée
154 : Unnamed: 154 Autre(s)


colonne_à_afficher = [i for i in range(1,2)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i] # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_layout(title=df.columns[0], # Titre pour la figure
                  xaxis={'categoryorder':'max descending'}) # Permet de trier de manière décroissante selon la valeur maximale de l'axe

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(2,8)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i] # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  xaxis={'categoryorder':'max descending'}) # Permet de trier de manière décroissante selon la valeur maximale de l'axe

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(8,14)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0])/100), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i]# Nom pour la légende
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y:.1f} %")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barnorm='percent') # Permet de trier de manière décroissante selon la valeur maximale de l'axe

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(14,20)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i] # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  xaxis={'categoryorder':'max descending'}) # Permet de trier de manière décroissante selon la valeur maximale de l'axe

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(20,26)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0])/100), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i]# Nom pour la légende
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y:.1f} %")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barnorm='percent') # Permet de trier de manière décroissante selon la valeur maximale de l'axe

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(26,31)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+6].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.')))
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} %)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="stack",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'},
                  legend={'traceorder':'normal'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(36,38)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly
l = ["Spécialités Maths/Physique", "Spécialités Maths/NSI"]

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = l[i-36], # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} %")

fig.update_layout(title="D'après vous quelle est la part de spécialités Maths/Physique, Maths/NSI dans votre classe ?", # Titre pour la figure
                  barmode="stack")

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(38,39)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = "Option Info", # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} %")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]],
                  barmode="stack",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})
fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(39,40)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].map(lambda v: float(str(v).replace(',','.'))), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = "personnes maximum", # Nom pour la légende
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y}")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]],
                  barmode="stack",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})
fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(40,45)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly
l = ["Étoilé", "Demi-Étoilé", "Non-Étoilé", "Je ne sais pas", "Non applicable"]
for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = l[i-40], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+5].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.')))
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} %)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  legend={'traceorder':'normal'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(50,54)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+4].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.')))
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="stack",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'},
                  legend={'traceorder':'normal'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(58,70)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+12].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='v'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'},
                  legend={'traceorder':'normal'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(80,92)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+12].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='v'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(97,99)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

l = ["Informatique", "Science de l'Ingénieur"]

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = l[i-97], # Nom pour la légende
          orientation='v'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y}")

fig.update_layout(title="Sur une échelle de 0 à 10, en moyenne, vous êtes des .../10 en Info/SI", # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'category descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(99,113)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          y = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          x = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+12].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='h'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(99,113)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          y = df["Lycée de provenance"][20:21], # on affiche selon le lycée en abscisse
          x = df.iloc[20:21,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[21:22,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='h'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(127,131)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+4].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='v'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(127,131)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          y = df["Lycée de provenance"][20:21], # on affiche selon le lycée en abscisse
          x = df.iloc[20:21,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[21:22,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='h'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(135,145)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          x = df["Lycée de provenance"][1:20], # on affiche selon le lycée en abscisse
          y = df.iloc[1:20,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[1:20,i+10].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='v'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()


colonne_à_afficher = [i for i in range(135,145)] # On met ici les index des données que l'on souhaite afficher dans la liste, ici le nombre de demandes sans/avec internat correspondent aux index 17 et 20

fig = go.Figure() # Création de la figure avec plotly

for i in colonne_à_afficher:
  fig.add_trace( # Ajout d'un nouvel axe
      go.Bar( # Ici Bar pour créer un histogramme 
          y = df["Lycée de provenance"][20:21], # on affiche selon le lycée en abscisse
          x = df.iloc[20:21,i].astype(int), # et la colonne choisie précédemment dans colonne_à_afficher
          name = df.loc[0][i], # Nom pour la légende
          customdata=df.iloc[21:22,i].map(lambda v: float(v.split("%")[0].replace(',','.'))),
          orientation='h'
      )
)

fig.update_traces(hovertemplate="%{y} (soit %{customdata} % des sondés)")

fig.update_layout(title=df.columns[colonne_à_afficher[0]], # Titre pour la figure
                  barmode="group",
                  xaxis={'categoryorder': 'total descending'})

fig.show()

Préambule 📜¶

À l'attaque ⚔️ Récupération des données 📈¶

Visualisation 👀¶

Sondés¶

Graphes généraux à la filière¶

Orientations en 2eme année¶

Ressenti au niveau information¶

Spécialités¶

Prévision Second Semestre¶

Quota d'options SI¶

Étoile¶

Genre des sondés¶

Spécialités des sondés¶

Aisance des sondés en Info/SI¶

MP2I pour quels raisons ?¶

Option¶